【IT168 技术】对于所有的操作来说，MongoDB几乎都有多种方法来检索所需的文档;对于所有的SQL语句，Oracle几乎都有多种方法检索所需的行。当Oracle解析一条SQL语句时，它必须决定使用哪种方法是最快的。确定数据的“非常好的”路径的过程称为查询优化。

　　查询优化基础知识

　　例如，请看下图的查询：

　　在FirstName、LastName、Phone和dob上存在索引。这为MongoDB解决查询提供了以下选择：

　　1. 扫描整个集合，查找匹配所有条件的行，然后按dob对这些行进行排序。

　　2. 使用FirstName上的索引查找所有“RUTH”，然后根据LastName和Phone过滤掉这些行，然后对dob上余下的进行排序。

　　3. 使用LastName上的索引查找所有的“MARTINEZ”，然后根据FirstName和Phone过滤掉这些行，然后对dob上余下的进行排序。

　　4. 使用Phone上的索引查找具有匹配电话号码的所有文件。然后消除不是RUTH MARTINEZ的人，然后按dob排序。

　　5. 使用dob上的索引按照dob顺序对文档进行排序，然后删除任何不符合查询条件的文档。

　　查询优化器决定采取方法。Explain()方法揭示了查询优化器的决策，并且在某些情况下可以检查其推理。

　　开始使用Explain()

　　想要查看explain输出，就要使用集合对象的explain()方法，并将find()、update()、insert()、drop()或aggregate()传递给该方法。例如，为了解释上面的查询，可以这样做：

　　由此产生的explainDoc对象是一个返回复杂JSON文档的游标。最重要的一点是winningPlan部分，可以像以下这样提取：

　　然而，可以看到这包含了多个查询执行阶段，每个阶段的输入都被嵌套为inputStage。如果您愿意的话，可以使用这个片段按顺序输出这些步骤(这对于大多数的计划来说都是适用的，但不适用于索引合并或共享集群)：

　　这为执行计划提供了一个非常简洁的格式。以下是对每一步的解释：